MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Mikroelektronik steht vor einem bedeutenden Wandel: Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) versprechen, die Fehleranalyse und Qualitätssicherung auf ein neues Niveau zu heben.
Die Mikroelektronik ist das Herzstück vieler moderner Technologien, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu medizinischen Geräten. Doch mit der zunehmenden Komplexität dieser Systeme steigen auch die Herausforderungen in der Qualitätssicherung. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Mikrostruktur von Werkstoffen und Systemen (IMWS) in Halle arbeiten daran, diese Herausforderungen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zu meistern.
Traditionell basierte die Fehleranalyse in der Mikroelektronik auf manuellen Prozessen und der individuellen Erfahrung von Experten. Diese Methoden sind jedoch zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler. KI und ML bieten hier einen vielversprechenden Ansatz, indem sie die automatisierte Auswertung und Verknüpfung von Daten ermöglichen. Dies führt zu einer höheren Effizienz und Präzision in der Fehlerdiagnose.
Ein zentrales Problem bei der Implementierung von KI-basierten Lösungen ist jedoch die Notwendigkeit einer standardisierten Infrastruktur zur Datenverwaltung. Ohne diese können die Potenziale der KI nicht vollständig ausgeschöpft werden. Das Fraunhofer-IMWS hat bereits gezeigt, wie wertvoll Deep-Learning-Ansätze für die zerstörungsfreie Charakterisierung von Werkstoffen sein können. Doch für eine flächendeckende Anwendung fehlen oft noch die notwendigen Daten und spezifischen Algorithmen.
Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt „Failure Analysis – AI-Readiness and Application (FA2IR)“ soll diese Lücken schließen. Ziel ist es, maschinelles Lernen ganzheitlich für Fehleranalysen einzusetzen. Dazu gehört die Digitalisierung aller Analyseprozesse und die Entwicklung von Tools für das Datenmanagement. Auch die Einrichtung umfassender Datenbanken mit relevanten Material- und Fehlerinformationen steht auf der Agenda.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die automatisierte Interpretation von Analyseergebnissen durch KI-Methoden. Diese sollen mit vorhandenem Wissen aus Fehleranalyse-Datenbanken verknüpft werden, um so neue Erkenntnisse zu gewinnen. Die Forscher sind überzeugt, dass diese Ansätze die Qualitätssicherung in der Mikroelektronik maßgeblich vorantreiben werden.
Die Zukunft der Mikroelektronik hängt entscheidend von der Fähigkeit ab, neue Technologien effizient und zuverlässig zu integrieren. KI und ML bieten hier nicht nur neue Möglichkeiten, sondern auch die Chance, bestehende Prozesse grundlegend zu verbessern. Die kommenden Jahre werden zeigen, wie erfolgreich diese Technologien in der Praxis umgesetzt werden können.
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